1.- Los residuales deben distribuirse normalmente
Para facilitar la estimación del modelo de regresión es exigible la normalidad de la distribución de los errores.
Se pueden aplicar pruebas de normalidad a la distribución de los residuales, tales como K-S o Shapiro-Wilk. Sin embargo, una alternativa bastante utilizada para este caso es la prueba de Jarque-Bera.
La Prueba de Jarque-Bera parte del hecho de que una distribución normal tiene coeficiente de asimetría igual a 0 y Curtosis igual a 3. Estos dos elementos se miden a partir de los residuos del modelo lineal.
Tambien suelen usarse los gráfico Q-Q Plots o histogramas
En caso de rechazar la normalidad, esta se puede corregir, realizando transformaciones fundamentalmente a la variable dependiente.
Una de las transformaciones más usadas es la Transformación de Box-Cox. Esta es una transformación potencial que corrige la asimetría de una variable, varianzas diferentes o la no linealidad entre variables. En consecuencia, resulta muy útil para transformar una variable y obtener una nueva que siga una distribución normal.